| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 引言 | 第13页 |
| 1.2 空间网格结构健康监测的研究意义及现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 空间网格结构健康监测的研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2.2 空间网格结构健康监测的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 传感器优化布置问题的研究意义及现状 | 第16-18页 |
| 1.3.1 传感器优化布置问题的研究意义 | 第16-17页 |
| 1.3.2 传感器优化布置问题的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 课题的提出 | 第18页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第18-20页 |
| 第2章 传感器优化布置方法 | 第20-27页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 传感器优化布置准则 | 第20-22页 |
| 2.2.1 基于识别误差最小准则 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于能量的准则 | 第21页 |
| 2.2.3 可控度／可观度准则 | 第21页 |
| 2.2.4 模型缩减准则 | 第21-22页 |
| 2.2.5 损伤可识别性准则 | 第22页 |
| 2.2.6 插值拟合准则 | 第22页 |
| 2.3 传感器优化布置方法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 序列法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 非线性优化规划方法 | 第23页 |
| 2.3.3 推断算法 | 第23-24页 |
| 2.3.4 随机类方法 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 改进的粒子群优化算法简介 | 第27-35页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 粒子群算法现状及发展 | 第27-28页 |
| 3.3 粒子群算法基本原理及特点 | 第28-29页 |
| 3.4 粒子群算法的实现流程及参数设置 | 第29-33页 |
| 3.4.1 粒子群算法的实现流程 | 第29-31页 |
| 3.4.2 改进粒子群算法的参数设置 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 改进粒子群算法在空间结构传感器优化布置中的应用 | 第35-44页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 传感器布置的基本问题 | 第35-37页 |
| 4.3 适应度的定义 | 第37-39页 |
| 4.4 基于改进的粒子群算法的传感器优化布置方法实现过程 | 第39-42页 |
| 4.4.1 算法在传感器优化布置中重要问题的考虑 | 第39-40页 |
| 4.4.2 改进粒子群算法实现过程 | 第40-42页 |
| 4.5 传感器优化布置流程 | 第42-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 西宁体育馆传感器优化布置的实现 | 第44-62页 |
| 5.1 引言 | 第44页 |
| 5.2 西宁体育馆健康监测系统中传感器优化布置研究 | 第44-59页 |
| 5.2.1 西宁体育馆工程概况 | 第44-45页 |
| 5.2.2 建立有限元模型 | 第45-46页 |
| 5.2.3 结构振型频率的计算 | 第46-48页 |
| 5.2.4 振型阶数的确定 | 第48-51页 |
| 5.2.5 体育馆结构健康监测系统中应变传感器的布置 | 第51-55页 |
| 5.2.6 体育馆结构健康监测系统中加速度传感器布置 | 第55-59页 |
| 5.3 两种算法适应度收敛速度分析 | 第59页 |
| 5.4 适应度收敛对比分析 | 第59-60页 |
| 5.5 结果分析 | 第60-62页 |
| 第6章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
